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零基础转行数据分析，先学SQL还是Python？真相和多数人想的相反

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05-17 13:11

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处理文本数据时，经常需要快速统计词频、提取关键词或生成摘要，手工操作效率低。TextBlob是一个Python库，提供了简单易用的文本处理和自然语言处理工具。项目地址：github.com/sloria/TextBlob主要功能1.提供词性标注、名词短语提取、情感分析等功能；2.支持英文文本拼写检查和自动纠错；3.可以进行简单的文本翻译和语言检测；4.集成了NLP常用操作接口，适合快速开发原型；5.易于安装和使用，依赖轻量，适合初学者和数据分析场景；TextBlob适合文本分析、内容整理、情感分析等场景，让文本处理流程更高效、轻量化。

ML：半监督学习数据集的基本结构

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1. 处理文本数据时，经常需要快速统计词频、提取关键词或生成摘要，手工操作效率低。TextBlob是一个Python库，提供了简单易用的文本处理和自然语言处理工具。项目地址：github.com/sloria/TextBlob主要功能1.提供词性标注、名词短语提取、情感分析等功能；2.支持英文文本拼写检查和自动纠错；3.可以进行简单的文本翻译和语言检测；4.集成了NLP常用操作接口，适合快速开发原型；5.易于安装和使用，依赖轻量，适合初学者和数据分析场景；TextBlob适合文本分析、内容整理、情感分析等场景，让文本处理流程更高效、轻量化。

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12. 公司里一个做数据科学的同事，分享了一个工作方法。他说他现在接到分析需求，不会马上跑SQL，而是先花十分钟画一个“逻辑草图”。比如老板问“为什么最近用户活跃下降了”，他会在纸上画：活跃下降 → 新用户少了还是老用户不来了？ → 如果是新用户少了，是渠道量少了还是注册转化率低了？这样一层层拆解。他说，很多人上来就写几十行SQL，结果拉出来的数据是一团乱麻，看不出所以然。先画逻辑草图，等于有了地图再去寻宝。思路清晰了，SQL反而好写。这是典型的“慢就是快”，前期思考的深度决定了后期执行的效率。

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14. 吐槽一下很多企业数据分析的现状：1. 部门间数据经常打架，企业没有数据使用的标准化流程2. 数据指标太多，报表混乱，没有体现数据价值3. 员工不精通工具和方法，分析效率太低4. ERP、BI系统一大堆，但做分析的时候却各种无力感，最后还得靠Excel5. 数据分析师不懂业务，数据价值大打折扣

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18. 转译：科技就业寒冬来袭：最新数据令人不寒而栗作者：Alistair Barr- Indeed最新报告显示，科技行业的招聘岗位锐减，其中数据和分析领域尤其惨淡。- 与疫情前的招聘高峰相比，数据和分析领域的招聘岗位减少了40%。- 越来越多的求职者以及生成式AI的兴起，让这个领域的竞争异常激烈。Indeed是全球规模最大的招聘网站，最近发布了一年一度的就业市场报告，报告中的科技岗位数据 (网页链接) 显得相当惨烈。其中数据和分析相关岗位的前景尤其不容乐观。让我们先看看整个就业市场的情况。从Indeed的招聘岗位指数（Job Postings Index）图表中可以清晰看到，自2022年疫情后的招聘热潮之后，可招聘岗位数量便持续下滑：图2: Indeed的整体招聘岗位趋势图（来源：Indeed）深入分析后可以发现，科技行业的情况比其他行业更糟糕。在2022年，Indeed的科技岗位招聘指数一度突破200，但如今已经暴跌到67：图3: Indeed的科技岗位招聘指数图（来源：Indeed）在科技行业内部，数据和分析领域尤为突出。截至今年10月底，这一领域的招聘指数跌至60，是Indeed追踪的所有行业中最低的。这意味着与疫情爆发前相比，数据分析相关岗位减少了整整40%。更令人担忧的是，求职者申请这类岗位的人数却还在不断增加。数据分析相关岗位通常包括业务分析师、数据分析师、数据科学家和商业智能开发人员等职位。Indeed的数据表明，这个领域的供需严重失衡。过去几年，大量求职者接受了数据科学相关的培训，使市场上积累了大量技能型人才，但恰逢企业的招聘意愿冷却下来。Indeed高级经济学家科里·斯塔勒（Cory Stahle）表示：> 「那些接受了数据科学培训的求职者很可能会继续寻找与自己技能匹配的岗位。因为转行往往代价很高、困难重重，而且耗时费力。」数据分析岗位的收缩程度比其他类型的岗位更严重。一方面是疫情后企业曾大规模扩张招聘，另一方面是后续企业不再需要补充这么多人员了。生成式AI（Generative AI）的兴起，让情况变得更加严峻，因为AI工具让人们即使没有受过正式的数据科学培训，也能更轻松地进行数据分析工作。斯塔勒指出：> 「目前AI还无法完全取代这些岗位上的工作人员，但AI已经能够帮助企业和员工以更少的资源做更多的事情。」对求职者来说，这意味着找工作将变得异常艰难。斯塔勒警告道：> 「招聘岗位更少，求职者却更多，这表明目前市场竞争十分激烈。找到一份合适的工作可能需要更多时间，而且这些职位的薪资涨幅也会明显低于前几年。」来源：网页链接

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72. 学习数据分析，怎样才算入门。很多人以为 Excel会VLOOKUP、SQL能写SELECT、Python调个包就是入门，小心面试被刷！因为企业要的"初级分析师"，和你以为的"会使用工具"，完全是两码事入门主要个硬核标准工具 ✅ Excel：吃透VLOOKUP、SUMIF、COUNTIF常用函数，熟练用数据透视表汇总数据，会做简单图表（折线图、柱状图），能处理基础缺失值、重复数据 ✅ SQL：掌握SELECT、WHERE、GROUP BY、JOIN基础语法，能独立写出条件筛选、多表关联的查询语句，能快速提取所需数据 ✅ 可视化/报告：能用Excel或简单工具呈现数据结论，报告能说清“数据来源-核心发现”，不堆砌无效数据思维 ❌ 误区：只会用工具做表，却不知道数据背后的意义数据分析的核心不是“会做表”，而是“能看懂数据、解决问题” ✅ 入门标准：能通过数据发现简单问题（比如“某类数据异常波动”），能结合场景给出基础判断，比如“某渠道数据下滑，可能是推广力度不足” 不用具备复杂分析思维，只要能跳出“纯操作”，学会解读数据，就超过很多新手~ 实战光说不练等于白学，入门的关键是“能落地”：比如能独立完成：从数据库提取数据（SQL）→ 用Excel整理清洗 → 做透视表汇总 → 画图表呈现 → 简单解读结论入门避坑 ❌不碎片化学习：盲目囤资料≠学会，跟风存几十G教程、刷零散短视频，学完知识点碎片化，连不起来，做项目时还是一脸懵 ❌不脱离业务：别沉迷于“纯操作练手”，所有分析都要结合具体场景（比如电商、职场考勤）有对入门数据分析感兴趣的小伙伴，可以找我拿下试听课体验一下哦~ #数据分析 #数据分析行业 #学习数据分析 #数据分析师 #IT培训

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81. 对于数据分析而言，SQL一定是面试的重点，特别是大厂的数据岗位对于SQL的要求是比较高的，个别大厂如：腾讯面试的时候就只给你10道SQL题，如果你会那就直接通过，不会就直接pass。 . 不过也不用太担心，今天特意整理了最新的SQL面试（附详细答题思路）分享给大家，认真练完你的SQL面试就很稳了~ #程序员 #数据分析 #sql #数据分析面试

82. 学SQL一路绿灯，看这本书就够了！

83. 大厂数据分析进阶|文科生sql要学到什么程度（概念篇） SQL系列将从今天开始更新，大家久等啦！之前用5期讲完了大厂excel常用的公式和技巧，这是一个必须掌握基本工具，那么SQL就是数据分析的升级进阶版📊 本期先讲概念认知，SQL是用来干什么的？进大厂一定要会SQL吗？怎样自学SQL？……下期我们开始讲基本语法&应用～小薏会持续分享职场干货，祝大家求职顺利！ #互联网大厂 #职场新人通关指南 #数据分析 #SQL #文科生

84. 30个常用的Python第三方库，你知道吗？ Python之所以受欢迎，除了简单易学，还因为其强大的第三方库生态，多达十几万个工具包，让开发变得异常容易。这里推荐30个常用的第三方库，包括数据分析、机器学习、可视化、数据库、web开发等等，赶紧用起来。 1. numpy：用于数值计算。 2. pandas：数据处理和分析工具。 3. matplotlib：数据可视化库。 4. seaborn：高级数据可视化库。 5. scikit-learn：机器学习常用库。 6. tensorflow：深度学习框架。 7. pytorch：另一个深度学习库。 8. requests：用于网络请求。 9. beautifulsoup：网页解析库。 10. flask：轻量级Web框架。 11. django：功能强大的Web框架。 12. fastapi：高性能Web框架。 13. sqlalchemy：数据库抽象层库。 14. pymysql：Python的MySQL客户端。 15. redis-py：Redis客户端库。 16. celery：分布式任务队列。 17. rq：简单的任务队列库。 18. gensim：自然语言处理工具。 19. nltk：自然语言工具包。 20. spacy：工业级NLP库。 21. pyinstaller：打包Python程序。 22. cx_Freeze：冻结Python代码。 23. Pillow：图像处理库。 24. opencv-python：计算机视觉库。 25. scipy：科学计算库。 26. numba：加速Python函数。 27. joblib：轻量级并行计算。 28. watchdog：文件系统监控。 29. click：命令行界面创建。 30. typer：构建命令行工具。

85. 【招聘周报】运营管理岗位需求暴增69.8%！平安一家独大，数据分析成核心技能

86. 适合新手小白的SQL入门教程！（附PDF文档）

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90. 原来学数据分析到这个程度，就能找工作啦！

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